desiderata | BriefGPT - AI 论文速递

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ACL问答系统在上下文使用中的期望
我们的研究针对现有的基于上下文的问答系统中存在的一系列问题，包括在模型参数知识与上下文冲突时缺乏对上下文的关注、对噪声的鲁棒性不足以及答案不一致性等。通过总结之前的一些已讨论过的以及新颖的需求，系统地评估了 15 个问答系统在 5 个数据集
PDF5 months ago
SoK: 支配三角形 -- 机器学习中公平性、解释性和隐私之间的相互影响
机器学习在高风险决策中的应用日益增多，如大学招生、贷款归因或再犯预测。因此，确保学习到的模型可以由人类用户审计或理解，不会产生或重现歧视或偏见，并且不会泄露关于其训练数据的敏感信息，变得至关重要。实际上，可解释性、公平性和隐私性是负责任的机
PDF6 months ago
ICML朝着可行的顺序偏移检测器
部署的机器学习模型性能受到分布转移的有害影响的认识日益增长。因此，在相关成本累积之前，检测这些转移的兴趣日益增长。然而，现有的研究往往忽视可行性的顶级部署序列转移检测器的重要需求，限制了它们的广泛采用。我们确定了三个这样的需求，强调了与之满
PDFa year ago
基于视觉观测的离线强化学习中的挑战与机遇
本文旨在建立连续控制的视觉基线，通过离线强化学习从视角上建立简单的基线，并在数据集中严格评估算法，同时分析了离线视角下的重要的特殊需求。
PDF2 years ago
ICLRCommAI：评估实现有用的通用人工智能的第一步
研究提出了一组具体的通用 AI 目标及一个平台，以客观的方式测量机器满足这些目标的程度，以便填补当前研究缺乏测量机器通用智能进展的客观方法这一空白。
PDF7 years ago
信息效率全局优化的熵搜索
本文提出概率优化算法的期望，引入一种基于逼近和明确地址决策问题的具体算法以解决计算上的难题。
PDF13 years ago